如何使用Matlab进行模糊逻辑控制？

一、Matlab模糊逻辑控制工具的使用方法

Matlab模糊逻辑控制工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）是一款用于建立和模拟模糊逻辑系统的软件工具包。该工具箱提供了多种库函数和图形界面，可方便地构建和优化模糊控制系统，并提供了优秀的仿真工具，可用于验证和测试模糊控制器性能。Matlab模糊逻辑控制工具的应用步骤如下：

1.定义输入输出变量（变量类型、输入输出范围、隶属度函数等）

2.定义规则（如何将输入映射到输出）

3.定义推理引擎（实现规则的执行）

4.建立和仿真模糊控制器（使用fuzzy命令创建模糊控制器，使用sim命令进行仿真）

以汽车制动控制为例，说明模糊逻辑控制工具箱的使用方法。汽车制动控制可分为刹车控制和制动力分配两部分。刹车控制负责根据驾驶人员的需求制动汽车，而制动力分配则负责根据路面情况和车辆状态等因素，对前轮和后轮的制动力进行调整，以保证安全性和稳定性。

1.定义输入输出变量

在刹车控制中，需要定义雨天时车速、距离等因素对刹车响应时间的影响，定义车速、车距、刹车响应时间等作为输入变量，定义制动压力作为输出变量。

在制动力分配中，需要定义路面摩擦系数、车速等因素对前后轮制动力分配的影响，定义路面摩擦系数、前轮制动力和后轮制动力作为输入变量，定义制动力分配系数作为输出变量。

2.定义规则

在刹车控制中，可以定义以下规则：如果车距较近或者车速较快，则刹车响应时间较短；如果雨天路面湿滑，则刹车响应时间较长；如果刹车响应时间较短，则制动压力较大。这些规则可以用如下的if-then语句表示：

rule1: if 距离 is 近 OR 车速 is 快 then 刹车响应时间 is 短 ;

rule2: if 距离 is 远 OR 车速 is 慢 then 刹车响应时间 is 长 ;

rule3: if 雨天 is Yes then 刹车响应时间 is 长 ;

rule4: if 刹车响应时间 is 短 then 制动压力 is 大 ;

在制动力分配中，也可定义一些规则，如下：

rule1: if 车速 is 快 then 前轮制动力 is 较大 ;

rule2: if 车速 is 慢 AND 路面摩擦系数 is 高 then 前轮制动力 is 小 ;

rule3: if 车速 is 慢 AND 路面摩擦系数 is 低 then 前轮制动力 is 较大 ;

rule4: if 前轮制动力 is 小 AND 后轮制动力 is 较大 then 制动力分配系数 is 大 ;

rule5: if 前轮制动力 is 较大 AND 后轮制动力 is 小 then 制动力分配系数 is 小 ;

3.定义推理引擎

定义规则后，需要对规则执行进行求解，得到激活度。通常有两种推理引擎：模糊逻辑推理（fuzzy inference）和不确定逻辑推理（possibilistic inference）。模糊逻辑推理是基于隶属度函数进行计算的，而不确定逻辑推理则是基于概率分布函数进行计算的。在此我们采用模糊逻辑推理，对规则得到的激活度进行不确定性处理，得到输出结果。

4.建立和仿真模糊控制器

在建立和仿真模糊控制器时，可以使用fuzzy命令创建模糊控制器，使用sim命令进行仿真。Matlab模糊逻辑控制工具箱还提供了可视化界面，可以方便地设计和调试模糊控制器。

例如，我们可以使用以下代码进行模糊控制器建立和仿真：

% 首先定义输入输出变量

distance = [0 10];
speed = [0 80];
response_time = [0 2];
pressure = [0 10];
mf_distance = {‘近’,’远’};
mf_speed = {‘快’,’慢’};
mf_response_time = {‘短’,’长’};
mf_pressure = {‘小’,’大’};

% 定义规则

rule1 = [1 1 1 2 1];
rule2 = [1 2 2 1 1];
rule3 = [2 0 3 1 1];
rule4 = [3 0 4 2 1];

rulelist = {rule1, rule2, rule3, rule4};

% 定义输入输出变量和规则

fis = newfis(‘fis’,’mamdani’,’min’,’max’,’max’,rulelist);

fis = addvar(fis,’input’,’distance’,distance);

fis = addmf(fis,’input’,1,’近’,’gaussmf’,[1.5 0]);
fis = addmf(fis,’input’,1,’远’,’gaussmf’,[1.5 10]);

fis = addvar(fis,’input’,’speed’,speed);

fis = addmf(fis,’input’,2,’快’,’gaussmf’,[15 80]);
fis = addmf(fis,’input’,2,’慢’,’gaussmf’,[15 0]);

fis = addvar(fis,’input’,’response_time’,response_time);

fis = addmf(fis,’input’,3,’短’,’gaussmf’,[0.2 0]);
fis = addmf(fis,’input’,3,’长’,’gaussmf’,[0.2 1.5]);

fis = addvar(fis,’output’,’pressure’,pressure);

fis = addmf(fis,’output’,1,’小’,’gaussmf’,[0.5 0]);
fis = addmf(fis,’output’,1,’大’,’gaussmf’,[0.5 10]);

% 建立模糊系统

fis = addrule(fis,rulelist);

% 运用sim命令仿真模糊系统

output = evalfis([2 30 0.5],fis)

5.模糊逻辑控制实际应用场景

Matlab模糊逻辑控制工具箱可以应用于多种领域，例如：

1.汽车控制

针对汽车制动控制、车辆稳定控制等问题，采用模糊逻辑控制方法，可以通过定义适当的输入变量、规则和激活函数，建立具有鲁棒性和稳健性的汽车控制系统。

2.工业控制

工业控制涉及多种变量和因素的控制，传统的PID控制方法存在一定局限性。采用模糊逻辑控制方法，可以通过定义适当的输入变量、规则和激活函数，构建具有自学习和自适应能力的控制系统。

3.人机交互

模糊逻辑控制可以应用于人机交互领域，例如语音识别、手势识别等方面。通过定义适当的输入变量、规则和激活函数，可以建立高效、准确的人机交互系统。

4.金融工程

金融工程中往往存在非线性和不确定性因素，传统的分析方法存在不足。采用模糊逻辑控制方法，可以通过定义适当的输入变量、规则和激活函数，构建具有自学习和自适应能力的金融综合分析系统。

总之，Matlab模糊逻辑控制工具箱可应用于广泛的领域，具有很强的通用性和可扩展性。